激光照射指示器束散角数字化检测方法研究

激光末端制导武器系统中,激光照射指示器出射激光的束散角是一个重要的参数。介绍了一种出射激光束散角的数字化检测方法。区别于传统的套孔法和反射靶板法,该方法通过CCD采集激光光斑,用质心法确定光斑中心,根据激光能量密度分布确定激光光斑半径,进而计算出待测的激光束散角。     

俄主战坦克主动防护系统

俄罗斯陆军最早提出坦克主动防护的概念,开辟了提高坦克在现代战场上生存能力的新途径。经过多年的努力,俄军的坦克主动防护系统已经装备到新一代主战坦克上,其性能处于世界领先地位。目前,俄军主战坦克主动防护系统主要包括以下几种:一、“窗帘”1光电干扰系统该系统是由俄罗斯“顶点”科研生产联合体于1993年研制成功的一种以干扰和伪装为主的“软杀伤”系统。该系统主要用于对半主动式激光制导导弹和瞄准线半自动制导导弹的预警和防护。该系统包括2台带有调制解调器的红外干扰机、2组共12具分别安装在坦克炮塔两侧、向前抛射并能生成烟雾…     

不畏黑暗的“火眼金睛”——主动红外夜视仪

主动红外夜视仪是用近红外光束照射目标熏并将目标反射的红外图像转换成为可见光图像熏以进行夜间观察的仪器。军事上主要用于夜间瞄准、驾驶车辆、侦察照相等。第二次世界大战期间熏德国人在车辆上安装了主动红外夜视仪熏使车辆能在黑暗中不用开灯而高速行驶熏成功地避开了同盟国军队的监视和空袭熏从而在夜间秘密地把V—2导弹送到了前线。美军在攻占太平洋岛屿的夜战中熏在步枪上安装了主动红外夜视仪熏用于瞄准射击。当时的日军对此一无所知熏因而完全处于被动挨打的境地。此后熏经过改进熏美军又在侵朝战争中将这种夜视仪用作M—l步枪…     

R-77世界最强威力的先进中程空空导弹

俄制R-77（“AA-12蝰蛇”）空对空导弹,是带有主动雷达导引头的多用途空对空导弹,由俄国“三角旗”导弹设计局于90年代初研制,可挂载到苏-27、苏-30、苏-35、米格-29M、米格-31M和雅克-141等战     

物理研究性学习主题活动的选择与设计

在普通高级中学物理教学中开展研究性学习,是我国高中物理课程改革的一项重要举措,它符合素质教育的要求,有利于培养学生的创新精神和实践能力.研究性学习是指学生在教师的指导下,根据各自的兴趣、爱好和条件,从学习生活和社会生活中选择不同的研究课题,用类似科学研究的方式,主动地获取信息、并运用已学知识、分析、讨论乃至解决实际问题的学习活动.其目标是改变学生单纯地接受教师知识传输的学习方式,帮助学生形成一种对知识主动探求,并重视实际问题解决的积极的学习方式.并在研究性学习过程中全面培养学生综合运用所学知识的能力,收集和处理信息的能力,分析和解决问题的能力,语言文字表达的能力,领导、组织、管理以及团结协作等能力;培养学生独立思考的习惯,激发学生的创新意识.     

灭雷具图像声纳可视化仿真方法

介绍了一种灭雷具上高分辨率图像声纳对目标成像显示的计算机可视化仿真方法.此方法不是针对为声纳硬件的研制或调试而提供计算机辅助设计,而是从为部队官兵提供模拟训练平台的角度出发,提出一种数学模型和物理模型相结合的建模思路.同时也简单地介绍了仿真系统中三维海底地形和目标的数据模型.     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。     

基于时间反转声学理论的超声相控阵超分辨率成像方法

在超声相控阵检测领域,常规成像方法遵守瑞利准则,其成像分辨率受到波长限制。研究时间反转多信号分类(Time Reversal-MUltiple SIgnal Classification, TR-MUSIC)方法,在保持超声波工作频率不变且不影响系统探测深度的前提下,可提高成像分辨率,实现超分辨率成像。通过全矩阵采集方法获取被测对象的超声阵列数据;利用平面B扫描和TR-MUSIC方法处理数据,得到二维和三维超声图像;依据图像特征评估被测对象内部状况。实验选取加工不锈钢试块作为被测对象,搭建超声相控阵检测系统,在试块内部加工6个直径为1 mm、可视为点散射体的相邻贯通孔作为缺陷。实验表明,TR-MUSIC方法能够区分并定位这6个相邻点散射体,而平面B扫描方法则不能。因此,基于时间反转声学理论的TR-MUSIC方法可以提高成像分辨率,改善超声图像质量。     

基于机器学习的CSE-CIC-IDS2018入侵检测数据集优化降维分析

测试数据集的质量对入侵检测系统的性能起着至关重要的作用,在保证质量的前提下对入侵检测数据集优化降维,是提高入侵检测系统高效准确运转的重要措施.使用K近邻、决策树、随机森林和Softmax分类算法,对CSE-CIC-IDS2018入侵检测数据集进行特征维数探究,按照特征重要性评分对分类器进行特征递减式训练,分析机器学习分类器对该数据集的特征维数依赖关系.结果表明,数据集的特征数量由83个减少至最低7～9个时,分类器仍可以保持较高的分类性能,且检测时间显著减少,计算效率更高.     

炮控系统性能参数检测平台设计与实现

在火控系统的调试、检测过程中,炮控性能参数的测试是一个关键环节.而在传统的炮控系统参数检测中,主观因素过多,精确性没有保证.为解决该问题,设计并实现了一种自动化的炮控系统性能参数检测平台.该平台基于工业相机、图像采集卡等硬件,通过图像采集以及预处理等软件模块对目标进行成像,图像分析处理模块对各种影响因素进行修正.基于该平台的最终测试结果表明,平台检测效果良好,可满足装备需求.